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公开(公告)号：CN111832019B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010524261.9
申请日：2020-06-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的恶意代码检测方法，包括:采集恶意代码样本集和良性样本集；提取恶意代码样本集和良性样本集中每一样本的静态特征和动态特征；将每一样本的静态特征和动态特征进行组合，得到每一样本组合特征；将所有样本组合特征输入预先设置的生成器G中，生成对抗样本集；将对抗样本集输入预先设置的判别器D中，判别每个对抗样本是否为恶意代码，并标记是否为恶意代码的标签，再将附带标签的对抗样本集反馈到生成器G中，持续优化所述生成器G；将附带标签的对抗样本集作为训练集进行训练，得到恶意代码分类模型；基于恶意代码分类模型检测待测样本是否为恶意代码。本发明提高了恶意代码检测的准确度和效
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公开(公告)号：CN111797392B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201910284057.1
申请日：2019-04-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明实施例公开了一种控制衍生文件无限分析的方法、装置及存储介质，涉及恶意代码分析技术领域，能够通过限制衍生文件的层级进而限制衍生文件的产生和分析，节省系统资源。所述方法包括：获取投入的待分析文件，并添加衍生层级数；若待分析文件产生衍生文件，则在父文件的衍生层级数基础上加1作为该衍生文件的衍生层级数；判断待分析文件的衍生层级数是否大于分析鉴定器的设定阈值，若是则阻止待分析文件进入分析鉴定器。
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公开(公告)号：CN115659331A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211184596.6
申请日：2022-09-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/56 , G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了基于时间序列的恶意软件归属攻击组织的判定方法。其主要步骤为：1)恶意软件的函数信息提取，提取恶意软件的函数信息；2)恶意软件的函数筛选，去除库函数和去除不包含API调用的函数；3)恶意软件的路径生成，恶意软件的路径生成依据API调用和中介中心性；4)恶意软件的特征向量化，特征使用ACFG特征对基本块进行向量化；5)恶意软件的关键路径片段生成，使用时间序列算法从路径中提取关键路径片段；6)恶意软件归属攻击组织，使用分类器进行恶意软件归属攻击组织的判定。本发明对恶意软件进行攻击组织归属准确率高。
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公开(公告)号：CN113761912A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110909793.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种对恶意软件归属攻击组织的可解释判定方法及装置，本发明通过提取恶意软件的代码特征和字符串特征来对恶意软件的攻击组织归属进行分析，由于这两种特征综合了恶意软件的静态特征和动态特征，所以本发明的特征更加全面，使用自然语言处理的技术将特征向量化，同时本发明使用模型解释技术将分类器的结果进行解释，使得分类结果更加有说服力，从而有效解决现有技术中不能全面地对恶意软件的攻击组织归属进行分析的问题。
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公开(公告)号：CN111797392A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201910284057.1
申请日：2019-04-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明实施例公开了一种控制衍生文件无限分析的方法、装置及存储介质，涉及恶意代码分析技术领域，能够通过限制衍生文件的层级进而限制衍生文件的产生和分析，节省系统资源。所述方法包括：获取投入的待分析文件，并添加衍生层级数；若待分析文件产生衍生文件，则在父文件的衍生层级数基础上加1作为该衍生文件的衍生层级数；判断待分析文件的衍生层级数是否大于分析鉴定器的设定阈值，若是则阻止待分析文件进入分析鉴定器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113761912B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110909793.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种对恶意软件归属攻击组织的可解释判定方法及装置，本发明通过提取恶意软件的代码特征和字符串特征来对恶意软件的攻击组织归属进行分析，由于这两种特征综合了恶意软件的静态特征和动态特征，所以本发明的特征更加全面，使用自然语言处理的技术将特征向量化，同时本发明使用模型解释技术将分类器的结果进行解释，使得分类结果更加有说服力，从而有效解决现有技术中不能全面地对恶意软件的攻击组织归属进行分析的问题。
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公开(公告)号：CN113779573B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110890621.1
申请日：2021-08-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明是有关于一种基于系统溯源图的大规模勒索软件分析方法包括采集大规模勒索软件样本集，构建勒索软件分析沙箱集群，采集勒索软件运行时系统事件日志，过滤和裁剪原始事件日志数据，事件日志标准化和归一化，生成勒索软件系统溯源图，采用日志压缩算法优化溯源图规模，基于图论度量指标分析勒索软件行为。本发明的分析装置包括样本采集模块、系统日志采集模块、系统溯源图生成模块和样本行为分析模块。本发明通过生成勒索软件运行时的系统溯源图，达到了自动化大规模分析勒索软件的恶意行为的目标，解决了现有采用数据科学方法需要大量人工标注和可解释性差的问题。
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公开(公告)号：CN111611583B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010272730.2
申请日：2020-04-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/56 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种恶意代码同源性分析方法，该方法可以包括：获取待分析代码；利用分类模型，对该待分析代码进行识别，得到识别结果；其中，该分类模型是利用预定的恶意代码样本的结构特征训练得到的；该结构特征由基于恶意代码样本切片过滤条件，并对恶意代码样本进行二进制代码过程间切片而得到；根据识别结果，确定该待分析代码所属的网络攻击组织或网络安全事件。通过该技术方案，使用分类模型对待分析代码进行分类识别，判断该待分析代码是否与已知网络攻击组织或事件的恶意代码样本具有同源性进而确定待分析代码是否为恶意代码，由此解决了如何提高分析恶意代码同源性的效率和准确率的问题。
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公开(公告)号：CN109190657B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201810791347.0
申请日：2018-07-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 韩志辉 , 吕志泉 , 梅瑞 , 严寒冰 , 丁丽 , 李佳 , 沈元 , 张帅 , 李志辉 , 张腾 , 陈阳 , 王适文 , 马莉雅 , 高川 , 周昊 , 周彧 , 何永强 , 袁伟华 , 吕承琨 , 李骏杰 , 卞玉捷
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于数据切片及图像哈希组合的样本同源分析方法，步骤如下：1、收集已知APT组织的恶意样本；2、过滤并还原处理训练数据集的样本；3、对样本进行静态分析，提取数据切片；4、对样本及其他训练数据集的样本进行动态分析，提取数据切片；5、对所有的数据切片进行白名单数据切片的过滤及人工审核整理切片格式；6、格式化所有数据切片为灰度图形式并按功能分类；7、计算所有灰度图并分类保存计算结果到指纹数据库；8、测试数据集中的样本所属组织；通过以上步骤，实现了一种基于数据切片及图像哈希组合的样本同源分析方法，减少人工，时间成本，解决了现有APT同源样本分析中存在滞后期,高度依赖人工分析的问题。
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公开(公告)号：CN111723373A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910210484.5
申请日：2019-03-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 韩志辉 , 吕志泉 , 梅瑞 , 严寒冰 , 丁丽 , 李佳 , 沈元 , 张帅 , 李志辉 , 张腾 , 陈阳 , 王适文 , 马莉雅 , 高川 , 周昊 , 周彧 , 袁炯晔 , 童志明
Abstract: 本发明提出一种复合式二进制文档的漏洞利用文件检测方法及装置，其中所述方法包括：获取待检测的复合式二进制文档，并进行文件结构校验；判断文件结构是否异常，如果为异常，则进一步检测，否则判定所述待检测复合式二进制文档为正常文件；进一步在文件结构存在异常区域数据段检测敏感特征，若存在敏感特征，则判定所述复合式二进制文档为恶意，否则判定为正常文件。本发明还相应给出实现该方法的装置。通过本发明方法，不需要提取新的特征，即能够有效检测新出现的漏洞利用文件。而仅针对结构异常区域进行敏感特征检测，能够避免误报，进一步提高检测的准确性。
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